线段树是一个复杂的数据结构，比较难理解，也比较难解释清楚。在我将这个数据结构反复学习了五遍的时候，我终于有了信心写出这篇介绍线段树的文章。希望大家能够掌握这种数据结构。
前段时间补上了迟迟没有写的 文件包含漏洞原理与实际案例介绍一文，在其中就提到了 Thymeleaf SSTI 漏洞，昨天在赛博群里三梦师傅扔了一个随手挖的 CVE——Thymeleaf SSTI Bypass，想着之前项目的代码还没清理，一起分析来看看
Fragment，直译为“碎片”，“片段”。 Fragment 表示 FragmentActivity 中的行为或界面的一部分。可以在一个 Activity 中组合多个片段，从而构建多窗格界面，并在多个 Activity 中重复使用某个片段。可以将片段视为 Activity 的模块化组成部分，它具有自己的生命周期，能接收自己的输入事件，并且可以在 Activity 运行时添加或移除片段（这有点像可以在不同 Activity 中重复使用的“子 Activity”）。
当数据被插入到表中时，会创建多个数据片段并按主键的字典序排序。例如，主键是(CounterID,Date)时，片段中数据首先按CounterID排序，具有相同CounterID的部分按Date排序。
一直对模板引擎的实现很好奇，正好看到了这篇文章，翻译一下，供大家学习、参考。原文和 GitHub 链接在文后。
春天的时候花椒做了一个创新项目， 这是一个直播综艺节目的项目，前端的工作主要是做出一个PC主站点，在这个站点中的首页需要一个播放器，既能播放FLV直播视频流，还要在用户点击视频回顾按钮的时候， 弹出窗口播放HLS视频流；我们开始开发这个播放器的时候也没有多想， 直接使用了大家都能想到的
自从Google官方将OkHttp作为底层的网络请求之后，作为OkHttp底层IO操作的Okio也是走进开发者的视野，这个甚至是取代了java的原生IO库的存在到底有什么特殊的本领呢？ 这篇文章主要是对Okio的实现做一个详尽的解析，当然由于笔者分析中可能有纰漏的地方，也烦请指出，Okio的代码比较精巧，核心的代码大约5000行，对文章不尽兴的也可以直接通读源码，这样就能理解的更清晰。 全文较长，这里先放出整体的一个目录图
需要提前了解下什么是URI，及URI和URL的区别: URI、 URL 和 URN 的区别 URI 引用包括最多三个部分：模式、模式特定部分和片段标识符。一般为： 模式：模式特定部分：片段 如果省略模式，这个URI引用则是相对的。如果省略片段标识符，这个URI引用就是一个纯URI。 URI是对URL的抽象，不仅包括统一资源定位符URL，还包括统一资源名URN。实际上使用的URI大多都是URL。在java中，URI使用java.net.URI类表示，URI类只能标识资源，和解析URI，而不能获取URI所
该布局文件定义了一个简单的消息项，包括消息发送者的名称 (senderTextView)、消息内容 (contentTextView) 和时间戳 (timestampTextView)。每个消息项都会垂直排列，并且文本样式和颜色会根据上述设置显示。
作者|周翔 上个月 22 日，备受瞩目的 CVPR 2017 最佳论文在夏威夷会议中心揭晓。本届 CVPR 2017 共有两篇最佳论文（分别被康奈尔和清华团队、以及苹果团队拿下），两篇最佳论文提名，以及一篇最佳学生论文。 除了这些获奖论文之外，CVPR 2017 还收录了一些非常有意思的论文。其中，师从张世富教授的哥伦比亚大学在读博士寿政的论文——“Convolutional-De-Convolutional Networks for Precise Temporal Action Localizat
链接：https://juejin.im/post/5efdff9d6fb9a07eb7357ac9
IBD 指的是 Identity By Descent，即血缘同源。其含义是两个或者多个等位基因均遗传于同一祖先，且在此过程中不发生基因重组事件，则我们称此类等位基因具有共同血缘。又可以解释为，多个子代中共同拥有的一段或多段 DNA 区域或等位基因均从共同的一个祖先处获得。检测的IBD 片段可用于多种不同的场景，可以用于检测有关个体之间遗传关系的信息。比如，成对IBD和表型的相似性之间的相关性可以被用来检测基因组区域渗入对表型的影响，估算遗传效力，计算准确的群体结构。Homozygous-by-descent (HBD) 又称为纯合同源，由来自祖先的单个染色体片段的两个拷贝的遗传产生的。
在Rust源代码中，rust/src/tools/rust-analyzer/crates/mbe/src/token_map.rs文件的作用是实现了一个能够将输入的文本映射为标记的结构。具体来说，它定义和实现了几个结构体（struct）和枚举（enum），包括TokenMap和TokenTextRange。
甲骨文（Oracle）发布了 Java 编程语言和虚拟机的第 18 版。该版本的最终特性主要集中在以下 9 个 JEP 上：
Rollup是一个JavaScript模块打包器，它可以将多个模块打包成一个单独的文件，以便在浏览器中使用。与其他打包工具相比，Rollup的主要优势在于它可以生成更小、更快的代码。在本文中，我们将深入了解Rollup的工作原理、使用方法、摇树优化(tree shaking)。
执行此步骤是为了修复条形码(barcode,细胞的标识)中偶尔出现的测序错误，从而使片段与原始条形码相关联，从而提高数据质量。16bp条形码序列是从“I2”索引读取得到的。每个条形码序列都根据正确的条形码序列的“白名单”进行检查，并计算每个白名单条形码的频率。我们试图纠正不在白名单上的条形码，方法是找出所有白名单上的条形码，它们与观察到的序列之间的2个差异(汉明距离（Hamming distance）<= 2)，并根据reads数据中条形码的丰度和不正确碱基的质量值对它们进行评分。如果在此模型中，未出现在白名单中的观察到的条形码有90%的概率是真实的条形码，则将其更正为白名单条形码。
MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。
本文解读的是 CVPR 2020 论文《Action Segmentation with Joint Self-Supervised Temporal Domain Adaptation》，作者来自百度。针对长视频上不同动作的时空巨大差异性，这篇论文提出了基于自监督的局部和全局混合时间域迁移新方法来解决这一挑战。在三个非常具有挑战性的公开数据集上，本文提出的新方法都实现了大幅度的性能提升。
在Rust编译器的源代码中，rust/compiler/rustc_expand/src/errors.rs文件的作用是定义了各种错误类型和帮助信息，这些错误和帮助信息用于扩展宏时的错误处理和用户提示。
当一个组件的 props 或 state 发生变化时，React 通过比较新返回的元素和之前渲染的元素来决定是否有必要进行实际的 DOM 更新。当它们不相等时，React 将更新 DOM。这个过程被称为 协调（reconciliation）。
本文介绍一篇来自于斯坦福大学计算机科学系Ron O. Dror教授组的分子生成工作——《Fragment-Based Ligand Generation Guided By Geometric Deep Learning On Protein-Ligand Structure》。计算辅助新型分子设计有可能加速药物发现。然而，在药物发展中分子优化是一项耗时的工作，通常需要花费数年对分子的多种性质同时进行优化。将一个能和蛋白质口袋结合的小的、片段状初始分子扩展成更大的分子，使之与已知药物的物理化学性质相匹配，这是生物信息学中一个特定的分子优化问题。针对这一问题，作者使用数据有效的E(3)等变网络和3D原子点云表征进行建模，这种方法能结合蛋白质口袋的3D空间信息同时生成合理的分子，从而加速药物发现过程。通过对多种性质进行评估证明该框架确实能生成可行的分子。
Asp.net MVC contorllers 在Ajax全面开花的时代，ASP.NET Web Forms 开始慢慢变得落后。有人说，Ajax已经给了Asp.net致命一击。Ajax使越来越多的控制在Html和客户端代码完成。随着时间的推移，导致了架构的变化，也使ASP.NET Web Forms有点不能适应当今潮流。 基于当前的ASP.NET运行时环境和MVC模式，诞生了一个新的架构——ASP.NET MVC，这种组合的Web开发模式顺应了当今的开发的趋势。 在ASP.NET M
以上是Vue 2的简要渲染过程，通过将模板解析成渲染函数、创建实例、生成虚拟DOM以及更新差异等步骤，Vue能够高效地实现数据驱动的视图更新。
Java多态是指同一个方法名可以被不同的对象调用，并且根据对象的不同，会自动选择合适的方法进行调用。多态是面向对象编程的重要特性之一。
作为加入单页应用程序 (SPA) 队伍的最新框架，Blazor 有机会在其他框架（如 Angular 和 React）的最佳特性基础之上构建而成。尽管 Blazor 背后的核心概念是利用 C# 和 Razor 来生成 SPA 应用程序，但明显受到其他框架启发的一个方面是使用组件。
Android 在 Android 3.0（API 11 级）中引入了Fragment，主要是为了给大屏幕（如平板电脑）上更加动态和灵活的 UI 设计提供支持。由于平板电脑的屏幕比手机屏幕大得多，因此可用于组合和交换 UI 组件的空间更大。利用片段实现此类设计时，您无需管理对视图层次结构的复杂更改。 通过将 Activity 布局分成片段，您可以在运行时修改 Activity 的外观，并在由 Activity 管理的返回栈中保留这些更改。
本文主要分享【第二部分】 SkyWalking Agent 发送 Trace 数据。
GraphQL 可将 API 表示的数据通过解析函数映射到 GraphQL 的 schema 中，为 API 提供一套类型化的完整描述，使得客户端能够根据所需准确地获取相应数据。
在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。
Tianle Chen, Zheda Mai, Ruiwen Li, Wei-lun Chao
表引擎是ClickHouse设计实现中的一大特色。可以说，是表引擎决定了一张数据表最终的“性格”，比如数据表拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。ClickHouse拥有非常庞大的表引擎体系，截至本书完成时，其共拥有合并树、外部存储、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。而在这众多的表引擎中，又属合并树（MergeTree）表引擎及其家族系列(*MergeTree)最为强大，在生产环境的绝大部分场景中，都会使用此系列的表引擎。因为只有合并树系列的表引擎才支持主键索引、数据分区、数据副本和数据采样这些特性，同时也只有此系列的表引擎支持ALTER相关操作。合并树家族自身也拥有多种表引擎的变种。其中MergeTree作为家族中最基础的表引擎，提供了主键索引、数据分区、数据副本和数据采样等基本能力，而家族中其他的表引擎则在MergeTree的基础之上各有所长。例如ReplacingMergeTree表引擎具有删除重复数据的特性，而SummingMergeTree表引擎则会按照排序键自动聚合数据。如果给合并树系列的表引擎加上Replicated前缀，又会得到一组支持数据副本的表引擎，例如ReplicatedMergeTree、ReplicatedReplacingMergeTree、ReplicatedSummingMergeTree等。合并树表引擎家族如图所示：
在所有的表引擎中，最为核心的当属MergeTree系列表引擎，这些表引擎拥有最为强大的性能和最广泛的使用场合。对于非MergeTree系列的其他引擎而言，主要用于特殊用途，场景相对有限。而MergeTree系列表引擎是官方主推的存储引擎，有主键索引、数据分区、数据副本、数据采样、删除和修改等功能，支持几乎所有ClickHouse核心功能。
首先要确保自己对 rustc_resolve 这个库的上下文信息有所了解，也就是上面提到的 编程过程中的三类困扰中的第二类问题要做信息补充。第一类和第三类问题，相信对于 非 Rust 新手应该是可以避开了。一般阅读 Rust 源码最常见的问题就是第二类问题，缺乏对程序要处理问题领域的信息的了解。
假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。例如，给定一小时的流，管道预测前10分钟是前景(我们感兴趣的人说话)，然后接下来的20分钟是背景(其他人或没有人说话)，然后接下来的20分钟是前景段，最后10分钟属于背景段。
通过对TCP/IP协议的学习，本人写了一个可以实现对PCAP文件中的IPV4下的TCP流提取，以及提取指定的TCP流，鉴于为了学习，没有采用第三方包解析pcap，而是对bytes流进行解析，其核心思想为：若想要提取TCP Content，需在下层的IPV4协议中判断Protocol是否为TCP，然后判断下层的以太网协议的Type是否为IPV4协议（此处的IPV4判断，只针对本人所写项目）；对于指定流需要获取Client以及Server的[IP,PORT]。
在前面《学习InnoDB核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部。它提供了这篇文章中用到的所有图表。 每个页面的基本结构和空间描述是InnoDB空间文件布局的基本知识，现在我们将进一步描述InnoDB的结构与管理页面和区段。以及自由空间管理，以及它如何追踪页分配给许多不同的用途，以及使用哪个页。
---- 新智元专栏 作者：张皓（南京大学） 【新智元导读】相比图像，视频多了一维时序信息。如何利用好视频中的时序信息是研究这类方法的关键。本文简要回顾视频理解方面的近年进展，并对未来可能的研究方向作一展望。 相比图像，视频多了一维时序信息。如何利用好视频中的时序信息是研究这类方法的关键。视频理解可以用于多个领域，例如在智能安防领域中可以取代人工来对监控视频进行分析。本文简要回顾视频理解方面的近年进展，并对未来可能的研究方向作一展望。 常用数据集 视频分类主要有两种数据集，剪辑过(trimmed)
不像CKEditor 4, CKEditor 5实现了自定义数据模型。这意味着加载到编辑器中的每个内容都需要转换为该模型，然后再渲染回视图。
由于自动刷新过程每秒会创建一个新的段，这样会导致短时间内段数量暴增。段数目太多会带来比较大的麻烦。每一个段都会消耗文件句柄、内存和 CPU 运行周期。更重要的是，每个搜索请求都必须按顺序检查每个段。所以段越多，搜索也就越慢。
为了使诸如屏幕阅读器之类的辅助技术能够解释网页和应用程序，无障碍支持是必需的。为了使这些技术起作用，开发人员需要考虑可访问性。
在使用 Mybatis 的时候，我们在 Mapper.xml 配置文件中书写 SQL；文件中还配置了对应的dao，SQL 中还可以使用一些诸如for循环，if判断之类的高级特性，当数据库列和JavaBean属性不一致时定义的 resultMap等，接下来就来看下Mybatis 是如何从配置文件中解析出 SQL 并把用户传的参数进行绑定；
今天为大家介绍的是来自微软亚研院Fang Lei研究员的一篇关于回顾合成分析的论文。回顾合成分析是有着众多工业应用的有机化学中的重要任务。先前的机器学习方法利用自然语言处理技术在这个任务中取得了令人期待的结果，通过将反应物分子表示为字符串，然后使用文本生成或机器翻译模型预测反应物分子。传统方法主要依赖于字符串表示中的原子级解码，化学家很难从中获得有用的见解，因为人类专家倾向于通过分析组成分子的亚结构来解释反应。众所周知，某些亚结构在反应中是稳定的并且保持不变的。在文中，作者开发了一个亚结构级别的解码模型，通过完全数据驱动的方法自动提取产品分子中的常见保留部分。作者的模型在先前报道的模型基础上取得了改进，并且证明通过提高这些亚结构的准确性可以进一步提升其性能。
这里选几道常见的做一些答案解析，参考网络上优质的博客加一些理解。当然不一定全部正确，有一些是没有固定答案的，如果发现有错的或者更适合的答案欢迎留言矫正，就这样。
📷 1. ClickHource 建表引擎的功能 1. 数据的存储方式 2. 是否可以使用索引 3. 数据的存储位置 4. 并发数据的访问 5. 是否可以使用分区 6. 是否支持数据的副本 2.ClickHouse 的表引擎分为四大类 1. MergeTree 系列引擎 2. Log 系列引擎 3. 与其他存储/处理系统集成的引擎 4.特定功能的引擎 每个引擎都包含了多个具体的引擎，每个引擎均都有使用的场景。 3. 详细来说说MergeTree 系列引擎 3.1M
最近又重新读了Transformer-XL和XLNet的论文和代码，又有很多新的感悟。其中，要想搞懂XLNet的同学一定要首先明白Transofrmer-XL，因为XLNet是基于Transformer-XL进行改进的。
论文链接：https://www.researchgate.net/profile/Sven-Behnke-2/publication/221104985_Efficient_Multi-resolution_Plane_Segmentation_of_3D_Point_Clouds/links/0912f5012c7339e394000000/Efficient-Multi-resolution-Plane-Segmentation-of-3D-Point-Clouds.pdf
我们希望该 th:each 属性在之前执行， th:text 以便我们得到我们想要的结果，但是考虑到 HTML / XML 标准没有给标记中的属性写入的顺序赋予任何意义，优先级必须在属性本身中建立机制，以确保它将按预期工作。
一个类里面有一个变量，这个变量就是这个类的依赖。然后通过外部注入对这个变量进行赋值，这种就叫做依赖注入。
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